（1）E-R图向关系数据模型的转换下面给出把E-R图转换为关系模型的转换规则。

    ①一个实体转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。

    ②一个联系转换为一个关系模式，与该联系相连的各实体的码以及联系的属性转换为关系的属性。该关系的码则有三种情况:若联系为1∶1，则每个实体的码均是该关系的候选码。若联系为1∶n，关系的码为n端实体的码。若联系为n∶m，则关系的码为诸实体码的组合。具有相同码的关系模式可合并。形成了一般的数据模型后，下一步就向特定的DBMS规定的模型转换。设计人员必须熟知所用DBMS的功能及限制。这一步转换是依赖于机器的，不能给出一个普遍的规则。转化后的模型必须进行优化。对数据模型进行优化是指调整数据模型的结构，以提高数据库应用系统的性能。性能有动态性能和静态性能两种。静态性能分析容易实现。根据应用要求，选出合适的模型是一项复杂的工作。

    （2）规范化理论的应用规范化理论是数据库逻辑设计的指南和工具，具体地讲可应用在下面几个具体的方面:

    第一，在数据分析阶段用数据依赖的概念分析和表示各数据项之间的关系。

    第二，在设计概念结构阶段，用规范化理论为工具消除初步E-R图中冗余的联系。

    第三，由E-R图向数据模型转换过程中用模式分解的概念和算法指导设计。现在，不管选用的DBMS是支持哪种数据模型的，均先把概念结构向关系模型转换。然后，充分运用规范化理论的成果优化关系数据库模式的设计。

    5.数据库的物理设计

    物理设计的内容主要包括:

    （1）确定数据的存储结构 从DBMS所提供的存储结构中选取一种合适的加以实现。确定存储结构的主要因素是存取时间、存储空间利用率和维护代价三个方面。设计者常常要对这些因素进行权衡。一般的DBMS也总是具有一定灵活性供你选择。例如，若引入某些冗余数据，则可能减少物理I/O次数提高检索效率。相反节约存储空间检索代价就会增加。当然应该尽量寻找优化方法，使这三方面的性能都较好。折衷有时是必须的。

    （2）存取路径的选择和调整 数据库必须支持多个用户的多种应用，因而必须提供对数据库的多个存取入口，也就是对同一数据存储要提供多条存取路径。物理设计的任务应确定建立哪些存取路径。设计者应该进行定量的分析，根据计算结果确定存取路径。

    （3）确定数据存放位置 首先按数据的应用情况划分为不同的组，然后确定存放位置。一般的应把数据的易变部分和稳定部分分开，把经常存取和不常存取的数据分开。经常存取或存取时间要求高的记录应存放在高速存储器上，如硬盘。存取频率小或存取时间要求低的放在低速存储器上，如软盘磁带。对于同一数据文件也可根据情况进行水平划分或垂直划分。

    （4）确定存储分配 许多DBMS提供了存储分配的参数供设计者物理优化处理用。例如溢出空间的大小和分布参数，块的长度，块因子的大小，装填因子，缓冲区的大小和个数等等，它们都要在物理设计中确定。这些参数的大小影响存取时间和存储空间的分配。物理设计过程需要对时间、空间效率、维护代价和各种用户要求进行权衡，其结果可以产生多种方案。在实施数据库前对这些方案进行方案进行细致的评价，以选择一个较优的方案是十分必要的。

    6.数据库应用系统的实施和维护

    对数据库的物理设计初步评价完成后就可建立数据库了。数据库应用系统实施对应于软件工程的编码、调试阶段。设计人员运用DBMS提供的数据定义语言将逻辑设计和物理设计的结果严格地描述出来，成为DBMS可接受的源代码。经过调试产生目标模式。然后组织数据入库。组织数据入库是数据库应用系统实施阶段最主要的工作。

    八、数据库应用系统的设计

    1.数据库应用系统的设计步骤

    按规范设计的方法可将数据库设计分为以下六个阶段

    （1）需求分析;

    （2）概念结构设计;

    （3）逻辑结构设计;

    （4）数据库物理设计;

    （5）数据库实施;

    （6）数据库运行和维护。

    2.需求分析

    需求收集和分析是数据库应用系统设计的第一阶段。明确地把它作为数据库应用系统设计的第一步是十分重要的。这一阶段收集到的基础数据和一组数据流图（Data Flow Diaˉgram———DFD）是下一步设计概念结构的基础。概念结构对整个数据库设计具有深刻影响。而要设计好概念结构，就必须在需求分析阶段用系统的观点来考虑问题、收集和分析数据及其处理。如何分析和表达用户需求呢?在众多的分析方法中，结构化分析（Structured Analysis，简称SA方法）是一个简单实用的方法。SA方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图，数据字典描述系统。然后把一个处理功能的具体内容分解为若干子功能，每个子功能继续分解，直到把系统的工作过程表达清楚为止。在处理功能逐步分解的同时，它们所用的数据也逐级分解。形成若干层次的数据流图。数据流图表达了数据和处理过程的关系。处理过程的处理逻辑常常用判定表或判定树来描述。数据字典（Data Dictionary，简称DD）则是对系统中数据的详尽描述，是各类数据属性的清单。对数据库应用系统设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合，它通常包括以下5个部分:

    （1）数据项，是数据最小单位。

    （2）数据结构，是若干数据项有意义的集合。

    （3）数据流，可以是数据项，也可以是数据结构。表示某一处理过程的输入输出。

    （4）数据存储，处理过程中存取的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件。